实验：八条模型路线互查时，全数失败案例从 4.6% 升至 7.0%
monkey_spunk_ · reddit · 2026-09-13
作者探讨「Agent 运营的公司能否指数增长」这一前提下的核心风险：用其他 Agent 互相审核时，共享错误输入会不会让多个模型一起犯错。
- 初步研究削弱了「各家用同一批基础模型会犯同样错」的担忧：按任务难度校正后，模型间残余失败重叠接近零；切换模型端点比更换证据源更能减少失败重叠。
- 后续实验用 8 条固定模型/部署路线处理含一个可修复错误字段的合成记录。当所有路线收到同一份被污染数据时：平均精确修复失败率几乎不变（59.2% → 59.9%），但八条路线全部失败的案例从 77 个升到 117 个（4.59% → 6.98%）。
- 结论：只看审核员数量和个体准确率，无法得知错误穿透所有检查的概率；运营 Agent 公司需要直接测量共享失败率。结果未经同行评审。
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